Automação de Processos Robóticos (RPA): Transformando Tarefas Rotineiras em Eficiência Revolucionária

Há ainda muitas oportunidades a serem aproveitadas quando se trata de tecnologia RPA. A automação de processos robóticos, ou RPA, frequentemente evoca imagens de robôs montando carros, ou até androides sentados ao lado do Bob em Contas a Pagar. Mas na realidade, RPA é simplesmente software que automatiza processos repetitivos, tipicamente manuais, e os executa com precisão, eficiência e custo-benefício — tornando-o altamente procurado no mundo dos negócios.

Dado que o mercado de RPA deve atingir US$ 7,1 bilhões até 2025, fica claro que esta tecnologia está se tornando rapidamente uma ferramenta essencial para empresas manterem o ritmo com pares. RPA é particularmente benéfico para empresas que processam grandes quantidades de dados estruturados, que são dados específicos armazenados em formato predefinido, como em uma célula específica de uma planilha, um campo em um banco de dados ou uma entrada em um formulário online.

RPA nos negócios

Durante a pandemia, o RPA assumiu o centro do palco, já que empresas buscaram maneiras de fornecer bens e serviços com contato humano reduzido. Muitas dessas empresas estão usando RPA agora para automatizar processos de cadeia de suprimentos como entrada de dados, sistemas de faturamento e suporte pós-venda. Não apenas o RPA oferece grande economia de custo e eficiência, mas também libera tempo dos funcionários para focar em tarefas mais criativas.

Desde suas origens como ferramenta de software programada para trabalhar apenas com dados estruturados e automatizar processos de negócios repetíveis, o RPA e sua definição evoluíram. A Deloitte descreveu recentemente o RPA como algo que "combina inteligência artificial — incluindo processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, autônomos e visão computacional — com automação."

RPA encontra IA

Embora alguns possam discordar dessa definição, não há dúvida de que RPA e IA juntos são uma ferramenta poderosa. Usando aspectos de IA como visão computacional, que pode "ler" imagens digitais e extrair dados de documentos, e processamento de linguagem natural e análise semântica, empregados para entender e interpretar texto no contexto, a automação de processos está dando um grande passo à frente. Esta combinação permite que sistemas entendam dados estruturados e não estruturados, e aprendam com bilhões de transações, pontos de dados e feedback de usuários.

Com processamento de despesas e faturas, por exemplo, automação inteligente pode não apenas extrair dados estruturados previsíveis de formulários padronizados, pode ler texto de recibos, mesmo se mal legíveis, e aplicar compreensão semântica a faturas. Impulsionadas por IA, ferramentas financeiras podem tomar decisões independentes entendendo o que está sendo comprado, quem está comprando e como deve ser classificado e contabilizado.

Sistemas de IA usam dados ingeridos para aprender e desenvolver compreensão mais ampla de cenários de negócios, aprimorando ainda mais suas capacidades de decisão e predição. Quanto mais informação consumida, mais inteligentes eles crescem. Enquanto o RPA pode requerer intervenção humana se o sistema não reconhecer certos tipos de dados, a IA pode processar a situação usando contexto, entregando uma decisão inteligente e informada. O RPA é tipicamente limitado a tarefas baseadas em regras, enquanto a IA é equipada com ferramentas para entender exceções às regras.

O que vem a seguir para RPA e IA?

Quando se trata de automação de negócios, tanto RPA quanto IA agregam valor, mas existem cenários específicos onde cada tecnologia faz mais sentido. Por exemplo, muitos sistemas de gestão de despesas utilizam RPA para extrair dados estruturados previsíveis de formulários de despesas padronizados preenchidos por funcionários. Esta automação elimina maior envolvimento humano validando e subsequentemente aprovando ou rejeitando relatórios.

No entanto, para empresas com grande quantidade de dados não estruturados, se o sistema não consegue processar os dados e precisa ser instruído sobre como classificar e processá-los, intervenção humana ainda é necessária. Em tais casos, soluções impulsionadas por IA podem ser preferíveis, pois tais ferramentas podem ler facilmente dados não estruturados, como recibos manuscritos de táxis pretos ou termos de contratos de contratos.

Apesar dos benefícios comprovados de RPA e IA, operações de contabilidade e finanças ainda ficam para trás quando se trata de automação. Apenas 12% das empresas pesquisadas utilizam ferramentas RPA, enquanto aproximadamente 11% estão aproveitando IA. Como resultado, empresas têm uma oportunidade massiva de melhorar desempenho, produtividade e eficiência através de automação — algo que faz sentido para toda organização.